September 2025
Intermediate to advanced
384 pages
6h 16m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
個人データを収集・利用する組織は、増え続ける規制に注意を払う必要があり、違反に対する罰則は厳しい。クラウドの普及と生成AIの登場により、データを適切に管理することがさらに重要になった。数千の企業がデータガバナンスを簡素化し、データとAI資産をより効果的に管理するためにDatabricks Unity Catalogを採用している。この実践ガイドは、同じことを実現する手助けとなる。
DatabricksのデータスペシャリストであるKiran SreekumarとKarthik SubbaraoがUnity Catalogを深く掘り下げ、データ実務者がデータとAI資産を大規模に構築・提供するためのベストプラクティスを共有する。データプロダクトオーナー、データエンジニア、AI/MLエンジニア、データエグゼクティブは、データ共有、監査、アクセス制御、自動化などデータガバナンスの様々な側面を検討しながら、規制に準拠した堅牢なデータガバナンスフレームワークを確立する方法を学ぶ。
- データガバナンスの基礎を探求し、Unity Catalogとの関連性を理解する
- Unity Catalogを活用してデータとAIのガバナンスを統合する
- 分析のための効率的なデータアクセスを実現する
- 様々なデータ保護メカニズムを実装する
- Delta SharingでデータとAI資産を社内外に安全に共有する
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